Raccolta dati e analisi: cresce il ruolo delle customer data platform

Le aziende operano in un’epoca in cui le interazioni con i clienti avvengono attraverso una molteplicità di canali digitali e fisici, che generano una quantità crescente di dati eterogenei. Lo sviluppo di un approccio customer centrico si conferma determinante per il loro successo di medio-lungo periodo. Parte da questo assunto Matteo Longoni, business development manager di Axiante, digital innovation integrator, per spiegare come le customer data platform stiano assumendo un ruolo chiave, offrendo vantaggi che vanno dalla “super-targetizzazione” all’analisi preventiva del sentiment degli utenti, grazie anche alle tecnologie Ai.

Le customer data platform

In questo scenario, l’utilizzo di customer data platform diventa “una soluzione tecnologica fondamentale per raccogliere, uniformare e sfruttare efficacemente questa mole di informazioni, migliorando le strategie aziendali, gestione dell’esperienza del cliente inclusa”.

Longoni mette in evidenza che si tratta di “strumenti complessi che, per essere davvero vincenti, richiedono a monte una visione chiara e convinta degli obiettivi di business che si vogliono ottenere dallo sviluppo di una strategia incentrata sul cliente e a valle competenze e skill tecniche dedicate“. 

Come spiega il manager, queste piattaforme software sono progettate “per centralizzare i dati dei clienti provenienti da diverse fonti, come siti web, applicazioni mobili, social media, punti vendita fisici e sistemi Crm, e creare un data base unificato e costantemente aggiornato, in grado di fornire una visione completa e aggiornata di ogni cliente”.

Il che permette alle aziende “di comprendere meglio le esigenze, le preferenze e i comportamenti dei clienti, e guidare così esperienze personalizzate attraverso comunicazioni, azioni e messaggi mirati, oltre che veicolati sui canali preferiti dagli utenti stessi”.  

Raccolta dati e segmentazione 

Longoni introduce al mondo della data platform, spiegandone i vari step. Per prima cosa c’è “la raccolta dei dati provenienti da una vasta gamma di fonti, sia online che offline, e delle relative a informazioni comportamentali, transazionali, demografiche, etc”. Successivamente, compito della customer data platform è “implementare processi di trasformazione sui dati per garantirne accuratezza e coerenza, come standardizzazioni, de-duplica, correzione di eventuali errori”.

Dopo queste operazioni, i dati vengono “consolidati in profili unificati che offrono una visione completa di ogni cliente e la client base è segmentata dati alla mano, ovvero la globalità degli utenti è suddivisa in gruppi basati su criteri come comportamento d’acquisto, preferenze e interazioni che manifestano caratteristiche simili, ad esempio acquisti in bundle, o log in regolari nelle ore del giorno alla propria area riservata. A questo punto, i profili o i segmenti creati sono pronti per supportare l’efficacia e l’efficienza delle campagne marketing, ma non solo”. 

Il marketing personalizzato

A detta di Longoni uno degli usi più diffusi delle customer data platform è “nel marketing personalizzato. Grazie alla capacità di unificare i dati e di aggiornarli in tempo reale, permettono di inviare contenuti e gestire azioni mirate ad aumentare il coinvolgimento e la probabilità di conversione”.

Le customer data platform offrono un supporto anche per la gestione della customer journey, “poiché forniscono insight dettagliati sul comportamento dei consumatori lungo tutto il percorso della relazione o di acquisto. In un mondo sempre più omnicanale, questa funzionalità aiuta le aziende a ottimizzare le strategie di engagement, offrendo contenuti pertinenti nel momento giusto e attraverso il canale più adatto, la cosiddetta orchestrazione”. 

Un ulteriore impiego è nel miglioramento dei livelli di servizio. “Rendendo disponibile il profilo dell’utente con tutte le informazioni individuali e sulla sua richiesta, le aziende possono offrire un’assistenza più rapida, ma soprattutto far percepire l’azienda vicina e interessata ai clienti. Inoltre, è noto che la client base è un patrimonio dell’azienda e lo sono ancora di più i clienti ad alto valore, per esempio quelli più fedeli o alto spendenti. Le cdp supportano le organizzazioni a individuarli e a profilarli per indirizzare loro comunicazioni, messaggi, iniziative specifiche”.  

Le cdp supportano anche la compliance normativa, garantendo che i dati siano gestiti in conformità con le leggi sulla privacy, come il Gdpr. “Questo – osserva Longoni – si traduce in strategie più efficaci; quindi, lato clienti, in maggiore soddisfazione, maggiore fidelizzazione e in un positivo passaparola. Lato azienda, in maggiori ritorni sugli investimenti, un impatto positivo sulle vendite e in minori costi.  

Ai e automazione

La crescente integrazione delle tecnologie di Intelligenza Artificiale (Ai) all’interno delle customer data platform sta amplificando i loro benefici. “Innanzitutto, tecniche di machine learning aiutano a gestire quantità e diversità di dati evidenziando anomalie, correggendo errori e migliorandone di conseguenza la qualità. Inoltre, Ai e automazione consentono di arricchire facilmente le informazioni con fonti esterne, facilitano l’integrazione e la sincronizzazione dei dati da diverse piattaforme in tempo reale, riducendo la complessità del processo e consentendo nello stesso tempo un monitoraggio avanzato per rilevare anomalie dal punto di vista per esempio della conformità normativa o della cybersecurity“. 

Grazie alle sue capacità di analisi, la Ai facilita “la segmentazione avanzata dei clienti, identificando gruppi super-targetizzati in base a comportamenti complessi, permettendo così campagne di marketing iper-personalizzate. Mentre, tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (nlp) consentono di analizzare recensioni, commenti sui social media e altre fonti non strutturati per individuare il sentiment di un dato cluster di consumatori, ma anche trend chiave da cavalcare o, al contrario, su cui intervenire con azioni correttive”.

Infine, le tecnologie predittive consentono di “prevedere scenari futuri, come il rischio di abbandono o la propensione all’acquisto, aiutando le aziende a ottimizzare le proprie strategie di retention e il customer lifetime value (clv)”.

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